作者:王艳永,邓方,孙健 单位:华南理工大学;中国科学院系统科学研究所 出版:《控制理论与应用》2013年第10期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFKZLY2013100180 DOC编号:DOCKZLY2013100189 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于PSO-BP神经网络光电编码器误差补偿研究》PDF+DOC2017年第08期 陈洪月,张坤,刘治翔,王鑫 《基于RBF神经网络的测斜仪方位角校正研究》PDF+DOC2016年第02期 邵婷婷,张博超,周美丽,陈媛 《便携式树木胸径测量系统的研制》PDF+DOC2018年第09期 孙林豪,方陆明,唐丽华,刘江俊 《神经网络在激光位移传感器误差补偿中的应用》PDF+DOC1999年第08期 来新民,曾子平,黄田,林忠钦,王以忠 《光电数显式测角装置》PDF+DOC1989年第01期 孙虹 《基于光电编码器矿用转角传感器的研究》PDF+DOC2012年第09期 郑长顺 《光电编码器在分光计中的应用》PDF+DOC 范淑媛,熊永红,李纪文 《圆光栅角度传感器的误差补偿及参数辨识》PDF+DOC2010年第08期 高贯斌,王文,林铿,陈子辰 《油井作业中传感器误差补偿方法的研究》PDF+DOC2010年第06期 周宁,彭继慎 《基于FPGA的数字磁罗盘开发》PDF+DOC2012年第09期 吴宏硕,宗群
  • 角度传感器测量精度控制在工程应用中非常重要,直接影响其实际应用的效果.当被测物理量和角度传感器输出之间为复杂非线性关系时,传统方法已难以获得满意的结果.本文引入了一种基于改进的自适应神经模糊推理系统的误差补偿方法,阐述了模型建立过程与步骤,并对一个16位绝对式光电编码器进行了精度检测与误差补偿.实验结果证明,与多项式拟合法和BP神经网络相比,改进的自适应神经模糊推理系统可显著提高光电编码器的测量精度;相比于补偿前,补偿后光电编码器测量精度可至少提高7.5倍。

    提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。